Die 8 wichtigsten Frameworks für maschinelles Lernen, die jeder Data Scientist kennen sollte

Seit Machine Learning zu einem Mainstream-Technologietool in der Branche geworden ist, sind die Popularität und Nachfrage von Frameworks für maschinelles Lernen sprunghaft angestiegen. Tatsächlich sind ML-Frameworks zu einem Standardparadigma bei der Entwicklung von KI/ML-Modellen und -Anwendungen geworden, und das zu Recht. Der größte Vorteil des ML-Frameworks besteht darin, dass es die Entwicklung von ML-Algorithmen und -Modellen demokratisiert und gleichzeitig den gesamten Prozess beschleunigt.

Mit einfachen Worten, ein Machine Learning-Framework ist ein Tool, eine Bibliothek oder eine Schnittstelle, die es ML-Entwicklern/-Ingenieuren ermöglicht, schnell effiziente ML-Modelle zu erstellen, ohne tief in die Details der zugrunde liegenden Algorithmen eintauchen zu müssen.

Sie bieten einen prägnanten und unkomplizierten Ansatz zur Definition von Modellen, indem sie eine Vielzahl vorgefertigter und optimierter Komponenten verwenden. Dank ihres Benutzerfreundlichkeitsfaktors gewinnen ML-Frameworks über die Open-Source-Community hinaus stetig an Bedeutung und werden auch von großen Unternehmen genutzt.

Die besten Frameworks für maschinelles Lernen

1. TensorFlow

TensorFlow ist eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die ein robustes Ökosystem von Tools, Bibliotheken und Ressourcen für schnelle numerische Berechnungen mithilfe von Datenflussdiagrammen umfasst. Es verfügt über eine einfache und flexible Architektur, die die einfache Entwicklung modernster ML-Modelle und Experimente erleichtert. Lesen Sie mehr über Tensorflow.

Die Datenflussdiagramme können Datenstapel („Tensoren“) mithilfe einer Reihe von Algorithmen verarbeiten, die durch ein Diagramm beschrieben werden, wobei die Datenbewegungen durch das System als „Flüsse“ bezeichnet werden. So kommt TensorFlow zu seinem Namen.

TensorFlow ermöglicht die einfache Entwicklung von ML-Modellen. Sie können Ihre ML-Modelle sogar überall trainieren und bereitstellen. Darüber hinaus können Sie mit dem Tool die Graphen entweder in C++ oder Python zusammenstellen und auf CPUs oder GPUs verarbeiten.

2. Theano

Theano ist eine der beliebtesten Python-Bibliotheken, die entwickelt wurde, um Entwicklern dabei zu helfen, mathematische Berechnungen mit mehrdimensionalen Arrays zu definieren, zu optimieren und auszuwerten. Es wurde im LISA-Labor entwickelt, um eine schnelle und effiziente Entwicklung von ML-Algorithmen zu ermöglichen.

Theano rühmt sich einer hervorragenden Integration mit NumPy und nutzt die GPU, um schnelle datenintensive Berechnungen durchzuführen. Abgesehen davon verfügt Theano über eine effiziente symbolische Differenzierung und ermöglicht eine dynamische Codegenerierung in C.

3. Kaffee

Caffe ist ein Deep-Learning-Framework. Es ist eine der Open-Source-Deep-Learning-Bibliotheken. Obwohl es in C++ geschrieben ist, hat es eine Python-Schnittstelle. Die Kernidee hinter dieser Kombination war die Förderung von Ausdruck, Geschwindigkeit und Modularität. Caffe wurde an der University of California, Berkeley entwickelt.

Caffe ist das schnellste Framework für die Entwicklung von Deep Neural Networks. Es verfügt über eine ausdrucksstarke Architektur, die Innovationen zulässt, während sein erweiterbarer Code die aktive Entwicklung fördert.

Es verfügt über eine gut strukturierte Matlab- und Python-Schnittstelle und ermöglicht es Ihnen, zwischen CPU und GPU zu wechseln, indem Sie ein einziges Flag zum Trainieren und Bereitstellen auf Commodity-Clustern setzen. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass Caffe keine harte Codierung zum Definieren von Modellen und zur Leistungsoptimierung benötigt.

4. Scikit-Lernen

Scikit-Learn ist eine Python-basierte Open-Source-ML-Bibliothek, die für die ML-Codierung und die Erstellung von ML-Modellen entwickelt wurde. Es basiert auf drei beliebten Python-Bibliotheken, nämlich NumPy, SciPy und Matplotlib. Scikit-Learn hat die beste Dokumentation unter allen Open-Source-Bibliotheken.

Scikit-Learn ist mit einer breiten Palette von überwachten und nicht überwachten ML-Algorithmen wie k-Nachbarn, Support Vector Machine (SVM), Gradient Boosting, Random Forests usw. ausgestattet. Das Tool wird dringend für Data Mining und statistische Modellierungsaufgaben empfohlen.

5. Amazon Machine Learning (Amazon ML)

Amazon ML ist ein Cloud-basierter Service, der die umfassendste Palette an ML- und KI-Services für Unternehmen umfasst. Es ist mit einer Vielzahl von Visualisierungstools, Assistenten und vortrainierten KI-Funktionen ausgestattet, die Ihnen helfen, intuitive ML-Modelle von Grund auf neu zu erstellen, ohne viel Zeit damit zu verbringen, die Feinheiten komplexer ML-Algorithmen zu verstehen.

Mit Amazon ML können Entwickler aller Erfahrungsstufen lernen, wie man verschiedene ML-Tools und -Technologien verwendet und handhabt. Es kann eine Verbindung zu den in Amazon S3, Redshift oder RDS gespeicherten Daten herstellen und eine binäre Klassifizierung, Mehrklassenkategorisierung oder Regression auf den Daten ausführen, um ML-Modelle zu entwickeln. Während Sie ML-Modelle benutzerdefinierte erstellen können, indem Sie Open-Source-Frameworks nutzen, können Sie auch Amazon SageMaker verwenden, um schnell Modelle für maschinelles Lernen in großem Umfang zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

6. H2O

H2O ist eine Open-Source-ML-Plattform. Es nutzt mathematische und prädiktive Analysen, um Lösungen für einige der schwierigsten Geschäftsprobleme in der modernen Industrie zu finden. Es kombiniert mehrere einzigartige Funktionen, die derzeit in anderen ML-Frameworks nicht zu finden sind, wie z. B. eine benutzerfreundliche WebUI und vertraute Schnittstellen, erstklassige Open-Source-Technologie und datenunabhängige Unterstützung für alle gängigen Datenbank- und Dateitypen.

Mit H2O können Sie mit Ihren vorhandenen Sprachen und Tools arbeiten und sich gleichzeitig nahtlos in die Hadoop-Umgebung erweitern. Es ist stark geschäftsorientiert und fördert die datengesteuerte Entscheidungsfindung. Das Tool eignet sich am besten für Vorhersagemodelle, Risiko- und Betrugsanalysen, Versicherungsanalysen, Werbetechnologie, Gesundheitswesen und Kundeninformationen.

7. Microsoft Cognitive Toolkit

Das Microsoft Cognitive Toolkit (früher bekannt als CNTK) ist ein Toolkit, das von Microsoft angeboten wird, um Entwicklern dabei zu helfen, die in großen Datensätzen verborgenen Informationen durch die Nutzung von Deep-Learning-Technologien zu nutzen.

Das Microsoft Cognitive Toolkit unterstützt neuronale Netze beim Durchsuchen riesiger und unstrukturierter Datensätze. Es ist hochkompatibel mit zahlreichen Programmiersprachen und ML-Algorithmen und bietet Skalierung, Geschwindigkeit und Genauigkeit in kommerzieller Qualität. Mit seiner intuitiven Architektur reduziert es die Einarbeitungszeit erheblich. Außerdem können Sie es anpassen, indem Sie die Metriken, Netzwerke und Algorithmen gemäß Ihren Anforderungen auswählen.

8. Apache Singa

SINGA, ein Apache Incubating-Projekt, ist eine allgemeine verteilte Deep-Learning-Plattform zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen. Sein Design ist das eines intuitiven Programmiermodells, das auf der Ebenenabstraktion basiert. SINGA verfügt über eine flexible Architektur zur Förderung eines skalierbaren verteilten Trainings.

Es unterstützt eine Vielzahl gängiger Deep-Learning-Architekturen, darunter Feed-Forward-Netzwerke, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) und sogar Energiemodelle wie die Restricted Boltzmann Machine (RBM).

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Los geht's – wir haben für Sie einige der leistungsstärksten und am weitesten verbreiteten ML-Frameworks der Welt benannt. Jetzt sind Sie an der Reihe, diese für Ihr nächstes ML-Modell und Ihre nächste Anwendung auszuprobieren. Das Beste daran ist, dass jedes Tool mit einzigartigen Funktionen ausgestattet ist, die maschinelles Lernen viel unterhaltsamer und spannender machen.

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